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在较多的画图场景中，需要对图像进行局部放大，掌握相关方法非常有用，因此我们很有必要一起学习

【1】官网教程

首先是进入官网教程，找到学习资料：

https://matplotlib.org/stable/gallery/subplots_axes_and_figures/axes_margins.html#sphx-glr-gallery-subplots-axes-and-figures-axes-margins-py

在这里可以看到好看的放大和缩小视图。

【2】代码解读

引入计算模块numpy和画图模块matplotlib：

import matplotlib.pyplot as plt #引入matplotlib模块画图
import numpy as np #引入numpy模块做数学计算from matplotlib.patches import Polygon

然后自定义函数：

def f(t):return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t)  #定义子函数

之后定义自变量：

t1 = np.arange(0.0, 3.0, 0.01) #定义变量

再之后定义画图：

ax1 = plt.subplot(212) #定义2行1列第2个图形
ax1.margins(0.05)           # Default margin is 0.05, value 0 means fit
ax1.plot(t1, f(t1)) #输出图形ax2 = plt.subplot(221) #定义2行2列第1个图形
ax2.margins(2, 2)           # Values >0.0 zoom out
ax2.plot(t1, f(t1))
ax2.set_title('Zoomed out')ax3 = plt.subplot(222) #定义2行2列第2个图形
ax3.margins(x=0, y=-0.25)   # Values in (-0.5, 0.0) zooms in to center
ax3.plot(t1, f(t1))
ax3.set_title('Zoomed in')

最后输出图形：

plt.show()

输出图形为：

图1

由图1可见，通过调节margins()函数中的值，调节函数曲线和X轴Y轴的距离，进而实现图像的放大和缩小。

【3】margins()和xlim()函数/ylim()函数效果对比

前在述学习过程中，已经多次使用xlim()函数和ylim()函数来设置作标轴范围，进而实现对图像的大小进行缩放，未进行对比，将margins()和xlim()函数/ylim()函数效果进行同时输出，设置画图程序如下：

ax1 = plt.subplot(311) #定义3行1列第1个图形
ax1.margins(0.05)           # Default margin is 0.05, value 0 means fit
ax1.plot(t1, f(t1)) #输出图形
ax1.set_title('Zoomed',y=0.68)ax2 = plt.subplot(312) #定义3行1列第2个图形
ax2.set_ylim(-0.65, 1.1) # Values >0.0 zoom out
ax2.plot(t1, f(t1),color='blue')
ax2.set_title('Set_ylim',y=0.68)
ax2.set_facecolor((0.66,0.36,0.86))ax3 = plt.subplot(313) #定义3行1列第3个图形
#ax3.margins(x=0, y=-0.25)   # Values in (-0.5, 0.0) zooms in to center
ax3.plot(t1, f(t1),color='green')
ax3.set_title('Origin',y=0.68)
ax3.set_facecolor('#eafff5')

由代码可见，ax1使用了margins()函数，ax2使用了set_ylim()函数，ax3未做限制是默认输出。

运行代码后的结果为：

图2

由图2可见，margins()和xlim()函数/ylim()函数效果都可以实现良好的输出效果。

如果不想进行限制，默认输出效果同样不错。

实际画图过程中，可根据需要灵活使用函数或者不使用函数以实现画图目的。

至此的完整代码为：

import matplotlib.pyplot as plt #引入matplotlib模块画图
import numpy as np #引入numpy模块做数学计算from matplotlib.patches import Polygondef f(t):return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t)  #定义子函数t1 = np.arange(0.0, 3.0, 0.01) #定义变量ax1 = plt.subplot(311) #定义3行1列第1个图形
ax1.margins(0.95)           # Default margin is 0.05, value 0 means fit
ax1.plot(t1, f(t1)) #输出图形
ax1.set_title('Zoomed',y=0.68)ax2 = plt.subplot(312) #定义3行1列第2个图形
ax2.set_ylim(-0.65, 1.1) # Values >0.0 zoom out
ax2.plot(t1, f(t1),color='blue')
ax2.set_title('Set_ylim',y=0.68)
ax2.set_facecolor((0.66,0.36,0.86))ax3 = plt.subplot(313) #定义3行1列第3个图形
#ax3.margins(x=0, y=-0.25)   # Values in (-0.5, 0.0) zooms in to center
ax3.plot(t1, f(t1),color='green')
ax3.set_title('Origin',y=0.68)
ax3.set_facecolor('#eafff5')plt.show()

【4】尝试在图形中增开缩小试图

前面已经掌握了对图形进行缩小和方法的方法，有时候需要在一个稍大的图形中，再增加一个缩略图形，为此有必要继续探索。

下述链接给出了简单的教程，点击可一步直达：

https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.inset_axes.html#matplotlib.axes.Axes.inset_axes

基于此我们尝试给margins()函数输出图形增加一个缩略图，增加下述代码：

axins=ax1.inset_axes((0.85,0.5,0.15,0.5))
axins.plot(t1,f(t1))

输出图形为：

图3

图3即为增加缩略图后的图形。

此时的完整代码为：

import matplotlib.pyplot as plt #引入matplotlib模块画图
import numpy as np #引入numpy模块做数学计算from matplotlib.patches import Polygondef f(t):return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t)  #定义子函数t1 = np.arange(0.0, 3.0, 0.01) #定义变量ax1 = plt.subplot(311) #定义3行1列第1个图形
ax1.margins(0.95)           # Default margin is 0.05, value 0 means fit
ax1.plot(t1, f(t1)) #输出图形
ax1.set_title('Zoomed',y=0.68)
axins=ax1.inset_axes((0.85,0.5,0.15,0.5))
axins.plot(t1,f(t1))ax2 = plt.subplot(312) #定义3行1列第2个图形
ax2.set_ylim(-0.65, 1.1) # Values >0.0 zoom out
ax2.plot(t1, f(t1),color='blue')
ax2.set_title('Set_ylim',y=0.68)
ax2.set_facecolor((0.66,0.36,0.86))ax3 = plt.subplot(313) #定义3行1列第3个图形
#ax3.margins(x=0, y=-0.25)   # Values in (-0.5, 0.0) zooms in to center
ax3.plot(t1, f(t1),color='green')
ax3.set_title('Origin',y=0.68)
ax3.set_facecolor('#eafff5')plt.show()

【5】局部放大和整体缩小

如果主要想展示局部放大图，同时展示整体缩略图，可以如下设置：

import matplotlib.pyplot as plt #引入matplotlib模块画图
import numpy as np #引入numpy模块做数学计算from matplotlib.patches import Polygondef f(t):return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t)  #定义子函数t1 = np.arange(0.0, 3.0, 0.01) #定义变量fig , ax1 = plt.subplots( ) #定义3行1列第1个图形
ax1.margins(0.05)           # Default margin is 0.05, value 0 means fit
ax1.plot(t1, f(t1)) #输出图形
ax1.set_title('Zoomed',y=0.68)
axins=ax1.inset_axes((0.85,0.5,0.15,0.5))
axins.plot(t1,f(t1))plt.show()

输出图像为：

图4

图4为常规的图像，大图和小图都是整体图。

继续调节，将margins()进行修改：

ax1.margins(x=-0.25,y=-0.25)           # Default margin is 0.05, value 0 means fit
ax1.set_ylim(-0.25,0.5)

在修改margins()时，负数可以实现图像放大，设置set_ylim()可以更好地表达图像。

输出图像为：

图5

import matplotlib.pyplot as plt #引入matplotlib模块画图
import numpy as np #引入numpy模块做数学计算from matplotlib.patches import Polygondef f(t):return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t)  #定义子函数t1 = np.arange(0.0, 3.0, 0.01) #定义变量fig , ax1 = plt.subplots( ) #定义3行1列第1个图形
ax1.margins(x=-0.25,y=-0.25)           # Default margin is 0.05, value 0 means fit
ax1.set_ylim(-0.25,0.5)
ax1.plot(t1, f(t1)) #输出图形
ax1.set_title('Zoomed',y=0.68)
axins=ax1.inset_axes((0.85,0.5,0.15,0.5))
axins.plot(t1,f(t1))plt.show()

继续对代码稍作修改：

fig , ax1 = plt.subplots( ) #定义3行1列第1个图形
ax1.margins(x=-0.25,y=-0.25)           # Default margin is 0.05, value 0 means fit
ax1.set_ylim(-0.25,0.5)
ax1.plot(t1, f(t1)) #输出图形
ax1.set_title('Zoomed')
axins=ax1.inset_axes((0.8,0.7,0.2,0.3))
axins.plot(t1,f(t1))

输出图像优化为：

图6

可见图6更好地进行了表达。

【6】总结

学习了图像大放大和缩小技巧，探索了将放大和缩小图放在同一个坐标轴内的技巧。